大家好呀，第一次发学习贴，大家支持一下嘻嘻。最近在找混频回归的方法和模型，按照我的理解总结一下。                                            先是从Eviews学起来了，也比较好上手。Eviews上回归过程是高频估计低频变量，检验方法很齐全，包括STEP，ALMON，EXPONENTIALALMON，BETA，U-MIDAS。需要注意的是输入不同频率的变量时应在一个workfile里多个page里分别输入不同频率的变量。回归时，可以直接复制高频变量，然后paste special下拉里面选择粘贴的形式粘贴到低频的数据页面里。进行MIDAS回归的具体细节可以参考https://bbs.pinggu.org/thread-4836186-1-1.html，哦，Eviews版本得在Eviews9.5或以上。

        接着看到了Matlab操作代码，直接在官网上就有，https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/45150-midas-matlab-toolbox ， 很多种MIDAS回归，是Eric Ghysels等学者写的代码。

        最后看到了R软件的代码，是Eric Ghysels, Virmantas Kvedaras, Vaidotas Zemlys专门写一篇论文‘Mixed Frequency Data Sampling Regression Models: The R Package midasr’ 来讲在R中是怎么实现的。从这个网址进去 https://CRAN.R project.org/package=midasr在R中可以实现低频估计高频变量，如月度政策不确定性来估计和预测日度股票波动率。具体代码可以在微信公众号上搜，一般都能搜到。我把R的具体操作手册放上来，希望能帮到大家。   
        还没有仔细学习，希望能与坛友们一起讨论呀。加油！